DBMS > Adabas vs. Amazon Aurora vs. Databricks vs. Microsoft Azure Table Storage vs. ScyllaDB
System Properties Comparison Adabas vs. Amazon Aurora vs. Databricks vs. Microsoft Azure Table Storage vs. ScyllaDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Adabas ![]() | Amazon Aurora Xexclude from comparison | Databricks Xexclude from comparison | Microsoft Azure Table Storage Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | OLTP - DBMS for mainframes and Linux/Unix/Windows environments ![]() | MySQL and PostgreSQL compatible cloud service by Amazon | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Multivalue DBMS | Relational DBMS | Document store Relational DBMS | Wide column store | Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store | Key-value store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | aws.amazon.com/rds/aurora | www.databricks.com | azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables | www.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html | docs.databricks.com | docs.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Software AG | Amazon | Databricks | Microsoft | ScyllaDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1971 | 2015 | 2013 | 2012 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License ![]() | commercial | commercial | commercial | commercial | Open Source ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only ![]() | no | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) ![]() Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | hosted | hosted | hosted | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema-free | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing ![]() | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support ![]() | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | no | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL ![]() | yes ![]() | yes | with Databricks SQL | no | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP API ![]() SOAP-based API ![]() | ADO.NET JDBC ODBC | JDBC ODBC RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | Proprietary protocol (CQL) ![]() RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Natural | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | Python R Scala | .Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts ![]() | in Natural | yes | user defined functions and aggregates | no | yes, Lua | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods ![]() | yes, with additonal products like Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista | horizontal partitioning | Sharding ![]() | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods ![]() | yes, with add-on product Event Replicator | Source-replica replication | yes | yes ![]() | selectable replication factor ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce ![]() | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts ![]() | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys ![]() | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts ![]() | ACID | ACID | ACID | optimistic locking | no ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency ![]() | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability ![]() | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities ![]() | no | yes | no | no | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts ![]() | only with OS-specific tools (e.g. IBM RACF, CA Top Secret) | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights based on private key authentication or shared access signatures | Access rights for users can be defined per object | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Adabas ![]() | Amazon Aurora | Databricks | Microsoft Azure Table Storage | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Adabas ![]() | Amazon Aurora | Databricks | Microsoft Azure Table Storage | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Amazon - the rising star in the DBMS market | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Re-evaluating legacy: Should you leave Adabas (and Natural) behind? State agency proves DevOps and mainframes can coexist IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash Michael E. Jakes Obituary (1941 - 2023) Software AG sells data platform to IBM for €2.1bn provided by Google News | Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora | Amazon Web Services Build a FedRAMP compliant generative AI-powered chatbot using Amazon Aurora Machine Learning and Amazon ... Join the preview of Amazon Aurora Limitless Database | Amazon Web Services Improve the performance of generative AI workloads on Amazon Aurora with Optimized Reads and pgvector | Amazon ... Build generative AI applications with Amazon Aurora and Knowledge Bases for Amazon Bedrock | Amazon Web Services provided by Google News | Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year Databricks Open Sources Unity Catalog, Creating the Industry's Only Universal Catalog for Data and AI Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads Databricks Open Sources Unity Catalog, Creating the Industry's Only Universal Catalog for Data and AI USA - English Databricks Data+AI Summit 2024: The Biggest News provided by Google News | Working with Azure to Use and Manage Data Lakes How to use Azure Table storage in .Net How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB Inside Azure File Storage How to write data to Azure Table Store with an Azure Function provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services ScyllaDB Database Review | eWeek Scylla review: Apache Cassandra supercharged provided by Google News |
Share this page